콘텐츠/서비스 자동 추천 시나리오 – 세일즈 퍼널에 따라 다르게 추천하자

B2B 추천 시스템이 제대로 작동하려면,
✅ 퍼널 단계별로 추천 방식이 달라야 합니다.
고객이 '인식 단계(Awareness)'에 있는지, '고려 단계(Consideration)'에 있는지, '결정 단계(Decision)'에 있는지에 따라
추천 콘텐츠의 종류, 형식, 표현 톤, CTA까지 모두 달라야 합니다.

이번 글에서는
GPT 분석 결과를 바탕으로
세일즈 퍼널 단계별로 어떤 콘텐츠/서비스를 추천해야 하는지
실제 예시 중심으로 설명합니다.

✅ 퍼널 단계에 따른 B2B 고객 니즈

퍼널 단계 고객 상태 필요한 정보

Awareness	문제를 인식하기 시작	개념 소개, 트렌드, 리스크 경고
Consideration	해결책을 탐색 중	솔루션 비교, 기능 소개, 기술 백서
Decision	선택을 앞둠	가격, 도입 사례, 신뢰도 증명

✅ 각 단계별 추천 콘텐츠 유형

퍼널 단계 추천 콘텐츠 예시 전달 방식

Awareness	"2025 보안 트렌드 인포그래픽", "비용 누수 체크리스트"	블로그, 뉴스레터
Consideration	"AI 보안 솔루션 비교표", "데이터 백업 체크리스트"	PDF, 기술 자료, 웨비나 초대
Decision	"도입 기업 인터뷰", "ROI 시뮬레이터", "도입 가격표"	세일즈 메일, 상담 직후 Follow-up

✅ GPT 기반 추천 시나리오 설계

🎯 GPT 프롬프트 예시

아래 리드의 관심사와 행동 데이터를 참고하여  
1. 현재 퍼널 단계를 예측하고  
2. 추천해야 할 콘텐츠의 형식과 제목 예시를 제안해줘.

리드 정보:
- 관심사: 클라우드 보안, 제로트러스트, 사내 인증
- 최근 활동: 기술 백서 다운로드, 보안 세미나 참석 신청

🧠 출력 예시

{
  "funnel_stage": "Consideration",
  "recommended_content": [
    "제로트러스트 보안 솔루션 비교 가이드(PDF)",
    "SaaS 기업용 인증 정책 설계 웨비나 초청"
  ]
}

✅ 추천 콘텐츠 자동화 구조 (예시)

1. GA4 + CRM → 행동 데이터 수집
↓
2. GPT 분석 → 관심사 + 퍼널 예측
↓
3. 콘텐츠 DB에서 맞춤 콘텐츠 매칭
↓
4. 이메일/Slack/CRM로 추천 콘텐츠 자동 발송

🔄 Make, Zapier, n8n 등을 활용해 전 과정을 자동화할 수 있습니다.

✅ 콘텐츠 추천 자동화 설계 팁

전략 설명

퍼널 분류 기준 정의	행동 기준으로 Awareness/Consideration/Decision 태깅
콘텐츠 메타데이터 구성	콘텐츠별 대상 단계, 산업군, 키워드, 포맷을 DB에 명시
GPT와 연결	GPT가 추천할 때 해당 메타데이터와 연결되도록 설계
테스트 & 개선	전환율/CTR을 바탕으로 추천 로직 지속 개선

✅ Notion or Airtable DB 구성 예시

콘텐츠 ID 제목 퍼널 단계 산업군 콘텐츠 포맷

CT-101	“2025 보안 트렌드”	Awareness	IT	인포그래픽
CT-203	“제로트러스트 비교 가이드”	Consideration	SaaS	PDF
CT-305	“고객 인터뷰 – 인증 도입 사례”	Decision	금융	PDF

→ GPT는 이 DB를 조회해서 정확한 콘텐츠 추천을 수행합니다.

✅ 마무리하며

퍼널 단계에 따라 추천 콘텐츠를 달리하는 전략은,
단순한 "콘텐츠 추천"을 전환을 이끄는 세일즈 도구로 바꾸는 핵심입니다.

다음 글에서는 이 추천 콘텐츠를
어떻게 Make 등의 자동화 도구를 통해 이메일, Slack, CRM 등으로 연동하는지
실제 워크플로우 중심으로 설명하겠습니다.

✅ 다음 편 예고

👉 5편. Make 기반 자동화 플로우 – 이메일, CRM, Slack까지 추천 연결하기

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